(1) 전체표본에 대한 투자함수 추정결과 1) 기본모형 추정결과
<표 15>는 식 (13)을 이용하여 조세조정Q가 기업투자에 어떤 영향을 주는지를 분석한 결과이다. 경기변동 때문에 특정시기의 투자가 영향을 받을 수 있다는 가능성이 있기 때문에 연도더미를 포함해 추정했고 산업더미를 포함해 추정했다.
우선 이 분석에서는 일단 OLS, Within group, GMM 추정법을
이용해 추정하고 이 결과들을 비교했다. 일반적인 패널분석에서 이용되고 있는 OLS와 Within Group 추정방법은 종속변수의 시차 변수가 설명변수에 포함될 경우에 편의가 발생한다. 시차종속변 수의 추정치가 OLS에서는 상향편의를 갖고, Within Group에서는 하향편의가 되기 때문에 시차종속 변수에 대한 회귀계수의 일치 추정치는 두 추정치 사이 어딘가에 존재해야 한다. 추정결과에 의 하면, OLS는 시차종속변수의 추정계수가 상향편의(0.26 내외)를 가 지며 Within Group 추정방법에서는 하향편의(0.12 내외)가 발생한다.
따라서 시차종속 변수에 대한 회귀계수의 일치 추정치는 두 추 정치 사이에 존재해야 한다. 1차 차분 GMM 추정치는 예상한 대 로 OLS에 의한 추정치보다는 작고 Within group 추정방법에 의한 추정계수보다는 큰 회귀계수(0.17 내외)를 나타내고 있다. OLS 추정 치와 Within Groups 추정치가 편의된 추정치인 점을 고려해 이후 의 논의에서는 SYS_GMM 추정결과를 가지고 분석결과를 집중적 으로 논의하기로 한다.
본 연구에서는 DPD98을 이용해 추정된 GMM 추정치와 그에 상응하는 이분산조정된 표준오차를 괄호 안에 제시했다. 또한 표 의 하단에는 Arellano and Bond(1991)가 오차항에서 고차의 계열상 관의 여부를 밝히기 위해 만든 m2검정치에 상응하는 p값을 보여 준다. 또 다른 하나는 Sargan 통계치에 상응하는 p값을 보여 주는 데 이것은 모형이 올바르게 설정되었고 또한 도구변수들이 타당 하다는 결합 귀무가설을 검정하는 것이다.34) 본 연구에서는 SYS- GMM을 추정하는 과정에서 많은 도구변수를 이용해 추정해 본 결과 차분방정식의 도구변수는
, 시차가 가장 적합하고 수준방정식의 도구변수는 △
이 적합한 것으로 나타나 이를34) 이에 대한 더욱 자세한 내용은 Arellano and Bon d(199 1)와 Blun dell, B on d, Devereux, and Sch iantarelli(1992)를 참조할 것.
도구변수로 선택했다.
2) q의 측정오차 교정과 그 효과
<표 15>에 제시된 실증분석결과는 이론적인 기대에 대체로 부 합하는 결과를 보여 주고 있다. 우선 기업투자()는 전기의 기 업투자( )에 많은 영향을 받는다는 것을 보여 준다. 조세조정 Q는 기업의 투자기회를 나타내는 것으로 기업투자에 통계적으로 유의한 양으로 나타났다. 현금흐름()은 통계적으로 유의한 양 의 계수를 나타내었다.
우선 논의해 보아야 할 것은
변수의 추정계수가 어떤 경 제적인 의미를 가지고 있는가이다. 최근까지 이에 대해서는 격렬 한 논쟁의 대상이 되었다. 우선 Fazzari, Hubbard and Peterson(1988)은 내부자금이 기업투자에 미치는 영향이 기업의 특성에 따라 달 라진다는 분석결과를 제시하고 있다. 먼저 투자-현금흐름간 민감 성이 커지는 것을 기업의 자금제약이 더 커진다는 증거라고 간주 했다. 자금제약을 받는 기업은 내부현금흐름에 민감성이 큰 반면 에 자금제약을 받지 않는 기업은 내부현금흐름의 투자에 대한 민 감성이 크지 않다는 것이다.
이와는 반대로 Kaplan and Zingales(1997)는 Fazzari, Hubbard and Peterson(1988)가 투자와 현금흐름간 강한 상관을 발견했던 저배당 기업표본(49개)의 재무보고서를 검토한 결과, 이들 기업이 실제로 재무제약을 더 심하게 겪는다는 증거를 찾기 어렵다고 주장했다.
또한 기업의 재무제약이 현금흐름 민감도에 따라 단조적으로 증 가하는 것이 아님을 보임으로써 Fazzari, Hubbard and Peterson
(1988)의 기본가정에 대한 의문을 제기한 바 있다.35)
35) 투자-현금흐름 민감성이 자금제약의 정도를 나타내는 지표가 될 수 있는지
이들의 주장은 현금흐름의 추정계수가 통계적으로 유의미하다 고 하더라도 그 해석이 자금제약의 존재를 증명한다는 논의와 그 렇지 않다는 것이라는 논의로 극명한 대조를 보이고 있다는 점에 서 매우 흥미를 끈다.
다른 하나는 현금흐름 변수의 추정계수가 재무제약 효과를 나 타낸다고 해석할 수 있는가라는 문제이다. 투자모형에서 통상의 토빈q 같은 변수를 포함한 이후에 현금흐름 계수가 양인 것을 기 업이 재무제약을 갖는 것으로 보기 어렵다는 것이다. Poterba(2001)
는 측정된 q가 기업의 수익성에 대한 오차투성이의 지표라면, 현 금흐름이 한계q와 관련되기 때문에 투자에 영향을 미치는 것으로 나타난다고 했다. Gilchrist and Himmelberg(1998)는 방대한 실증분 석에도 불구하고 투자함수 내 재무변수들의 설명력에 대한 재무 이론적 해석은 여전히 논란거리임을 강조했다. 기업이 자금제약 을 겪는다는 것을 인정하는 학자 중에서도 자금제약이 투자행위 에 영향을 미칠 정도로 큰지에 대해서는 상당한 이견을 나타내고 있는 것이다.
최근 이 같은 현금흐름-투자간의 논쟁은 q의 측정오차 때문에 발생한다는 주장이 제기되고 있다. Hayashi(1982)는 평균q가 투자 율을 결정하는 요인임을 밝히고 있다. 그렇지만 q는 기업의 극대 화된 가치가 주식시장에서 평가될 수 있다는 것을 가정하고 있다.
이러한 가정에서는 주식시장의 가치평가가 미래기대이윤(Expected Future Profitability)에 대한 모든 관련 정보들을 포착하게 될 것이고 q를 통제하고 난 후 현금흐름 변수의 추정계수는 현재기대에 대 한 추가적인 정보를 나타내는 것이라 할 수 없다는 것이다. 그러 나 Hayashi의 조건이 충족되지 않는 경우 또는 주식시장의 가치평
에 대한 논쟁에 대해서는 Fazzari, H ubb ard and Petersen(1988, 1996) 및 K aplan and Zin gales(1995)의 논문을 참조.
가가 기대 미래이윤의 현재 할인가치 이외에 버블이나 다른 요인 들에 의해 영향을 받는다면 q는 현행투자의 미래 기대이윤에 대한 관련 정보를 모두 포착하지 못하게 되는 문제가 발생하게 된다.
이처럼 최근 q의 측정오차(Measurement Error in Tobin q) 문제에 대 한 논쟁이 진행되고 있고, 이같은 측정오차를 포함하는 q가 투자 에 주는 영향을 실증하는 분석들이 다수 보고되고 있다. Erickson and Whited(2000)는 자금제약을 받는 기업의 현금흐름 계수가 투 자에 민감하게 반응하는 것으로 나타나는 지금까지의 q투자이론 의 분석결과는 실망스럽다고 지적했다. 이들은 자금제약을 받는 기업의 투자가 현금흐름에 민감하게 반응한다는 점을 비판하고 있다. 한계q가 투자결정에 대한 모든 요소들을 포함하고 있다고 하더라도 현금흐름이 여전히 중요한 것으로 나타난다. 이같은 결 과가 나오는 것은 q의 측정오차 때문이라고 이들은 강조하고 있 다. q의 측정오차를 일단 교정하고 나면 자금제약을 받는 기업이 라 하더라도 현금흐름은 더 이상 중요하지 않고 q가 강한 설명력 을 가질 수 있다고 주장했다.
Bond et al(2004)는 평균q를 통제하고 난 후 현금흐름이 기업투 자에 중요한 영향을 미치는 분석결과를 자금제약의 중요성을 나 타내는 것으로 해석하지만 q의 측정오차 문제는 이러한 해석에 의문을 던진다고 주장했다. 즉 현금흐름은 평균q가 포착하지 못 하는 기대이윤에 대한 추가적인 정보를 제공할 수도 있다. 평균q 는 심각한 측정오차를 가지고 있음을 지적하면서 소득예측 자료
(Analysts’ Earnings Forecasts)를 사용해 기대이윤을 통제하고 난 후에 투자함수를 추정해 본 결과 현금흐름은 유의미한 변수가 아니었 다는 분석결과를 제시하고 있다.
최근 Cummins and Hassett(1992), Cummins, Hassett and Hubbard
(1996)는 기업패널 자료를 사용해 조세조정Q와 자본비용을 엄밀하
게 계측한 결과, 두 변수가 미국의 조세체제의 변화를 반영하면 서 투자행태에 대한 주요결정요인으로서 커다란 설명력을 발휘하 는 것을 보였다. 기존의 대부분의 연구들은 q추정치가 매우 낮게 추정되고 있음을 보고하고 있다.36)
우리나라 상장 기업자료를 이용해 계산된 조세조정Q를 기업투 자를 결정하는 주요 변수로 포함해 SYS_GMM 추정법으로 추정 한 결과를 보여 주는 것이 <표 15>이다.
조세조정Q가 어떤 값을 가질 것인가 하는 분석결과는 기업이 투자결정 시에 시장평가에 얼마나 의존하는지를 말해 주는 좋은 지표로 활용되고 있다. 이번 결과에 의하면 조세조정Q를 사용한 추정치는 대체적으로 0.016 정도로 나타나고 있고, 통계적인 유의 성도 매우 높게 나타나고 있다. 특히 조제조정Q는 이전의 연구에 서 통계적으로 유의하지 않거나 유의성이 낮은 것이 일반적이었 으나 이 연구에서는 통계적으로 1% 수준에서 유의한 변수인 것 으로 나타났다. 이것은 우리나라 기업들이 투자결정 시에 시장평 가에 따라 투자결정이 이루어진다는 것을 보여 주는 것이다.37) 물론 조세조정Q에는 당해기업에 대한 시장의 평가를 나타내는 토빈q와 함께 조세효과를 나타내는 항목이 모두 포함된 결과이기 때문에 이를 분리해 분석하는 작업이 이루어져야 하는 것은 물론 이다. 이 같은 작업은 다음의 절에서 좀더 상세히 분석한다.
36) 예컨대 Salinger and Sum mers(1 983)은 0.004~0.006, Fazzariet al(1988)은 0.004, H oshi and Inou e (1991)은 0.004, H osh i an d Kashyap (1987)은 0.009 그리고 Blun dell et al(1992)는 0.005의 추정치를 내놓고 있다. 우리나라의 경우를 추 정한 이병기(2000)의 연구도 0.003~0.007의 추정치를 내놓고 있다.
37) 조정비용함수의 파라미터는 추정된 Q 계수의 역수로서 이 수치가 작다면 조 정속도가 느린 것으로 평가할 수 있다. 조세조정Q가 다른 국가에 비해 여전 히 작게 추정되고 있다는 점에서 여전히 자본조정이 느린 속도로 이루어진 다는 것을 나타낸다.
현금흐름 변수( )의 추정계수는 통계적으로 유의한 0.0236으 로 나타났다. 우리나라 기업들은 투자결정을 할 때에 여전히 많 은 현금흐름의 제약을 받고 있는 것을 반영한다고 볼 수 있다. 조 세조정 토빈Q를 이용한 투자함수 추정식에서도 여전히 현금흐름 변수가 통계적으로 유의한 양의 계수를 나타내고 있는 것이 이를 반영하고 있다. 그러나 현실적으로 기업의 규모나 특성에 따라 현금흐름이 기업투자에 어떤 영향을 줄 것인가에 대한 논의를 진 행해 볼 필요가 있다. 기업규모에 따라 현금흐름이 투자에 미치 는 영향이 달리 나타날 수 있기 때문이다.
<표 15> 전체표본에 대한 조세조정Q와 기업투자 관계
구 분 OLS Within Group DIF-GMM SYS-GMM
i ii i ii i ii i ii
0.2800 (0.0145)
0.2668 (0.0146)
0.1314 (0.0153)
0.1236 (0.0154)
0.1710 (0.0134)
0.1687 (0.0115)
0.1931 (0.0096)
0.1822 (0.0073)
0.01145 (0.0009)
0.01118 (0.0009)
0.0189 (0.0012)
0.0186 (0.0012)
0.0204 (0.0026)
0.0195 (0.0019)
0.0177 (0.0018)
0.0164 (0.0010)
0.0316 (0.0054)
0.0246 (0.0060)
0.0191 (0.0043)
0.0236 (0.0027) m2 0.000 0.001 0.126 0.109 0.705 0.696 0.832 0.763
Sargan test 0.044 0.083 0.026 0.057
주: 1) ( ) 안은 표준오차를 의미
2) 모든 방정식에 연도더미 및 산업더미를 포함
3) m 2는 잔차의 2차 시계열상관 검증치이며, N (0, 1)의 정규분포 4) Sargan 통계치는 과도식별제약에 대한 검증치이며 분포
5) 차분방정식의 도구변수는 , 시차, 수준방정식의 도구변수는△ 사용